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金融行业是典型的数据驱动行业，每天都会产生大量的数据，包括交易、报价、业绩报告、消费者研究报告、各类统计数据、各种指数等。 所以，金融行业拥有丰富的数据，数据维度比较广泛，数...

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经过近几年的发展，大数据技术已经慢慢地渗透到各个行业。不同行业的大数据应用进程的速度，与行业的信息化水平、行业与消费者的距离、行业的数据拥有程度有着密切的关系。总体看来，应用...

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在购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，企业也不应该继续遵循工业时代的规则，强调命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体...

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大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。在谈论大数据应用时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行...

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大部分推荐引擎的工作原理是基于物品或者用户的相似集进行推荐，所以可以对推荐机制进行以下分类。 基于人口统计学的推荐：根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度。 基于内容的推荐...

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大数据是收集、整理、处理大规模数据集，并从中获得见解所需的非传统思维和技术的总称。大数据时代不仅需要解决大规模、多样化数据的高效存储问题，同时还需要解决大规模、多样化数据的高...

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回归与线性对数模型可用于拟合所给定的数据集。线性回归方法是利用一条直线模型对数据进行拟合的，可以是基于一个自变量的，也可以是基于多个自变量的。 线性对数模型则是拟合多维离散概...

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噪声数据是指数据中存在着错误或异常（偏离期望值）的数据，不完整数据是指感兴趣的属性没有值，而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（例如，作为关键字的同一部门编码出现不同值）...

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数据预处理负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、网络数据、日志数据、文件数据等抽取到临时中间层，然后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据库中，成为通过数据分析...

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网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图...

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数据分析是大数据处理的核心，但是用户往往更关心对结果的解释。如果分析的结果正确，但是没有采用适当的方法进行解释，则所得到的结果很可能让用户难以理解，极端情况下甚至会引起用户的...

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数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析...

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大数据的一个重要特点就是多样性，这就意味着数据来源极其广泛，数据类型极为繁杂。这种复杂的数据环境给大数据的处理带来极大的挑战。 要想处理大数据，首先必须对所需数据源的数据进行...